Множественная линейная регрессия
Драйвер миші Для того щоб миша працювала, потрібно завантажити відповідну програму-драйвер. Краще користатися драйверами, вбудованими в Windows чи Linux, при цьому додатковий драйвер не потрібний. Завантажувати зовнішній драйвер (через файли Autoexec.bat. і Config.sys) необхідно тільки в тому випадку, якщо мишу передбачається використовувати в DOS-додатках. Проблеми при роботі з прикладними програмами
Порядок виконання роботи 1. Виконайте технічне обслуговування маніпуляторів типу «миша» в кабінеті 2. Візьміть «мишу» для розбору 3. Розберіть «мишу» і ознайомтеся з внутрішньою будовою 4. Зберіть «мишку» 5. З допомогою тестеру ознайомтеся з напругами на роз’ємах «миші» 6. Ознайомитися з різними роз’ємами. Контрольні запитання 1. Які типи маніпуляторів типу «миша» існують? 2. Які роз’єми використовуються для підключення маніпуляторів типу «миша»? 3. Які сигнальні лінії використовуються в маніпуляторах типу «миша»? 4. Як працює маніпулятор типу «миша»? 5. Які напруги використовуються в маніпуляторах типу «миша»? 6. Який інтерфейс використовують маніпулятори типу «миша»? 7. Які діапазони помилок в маніпуляторах типу «миша»? 8. Які типові несправності маніпуляторів типу «миша»? 9. Як підключити маніпулятор типу «миша» в DOS? Звіт повинний містити:
Лабораторная работа №8 Множественная линейная регрессия
Простая регрессия (линейная или нелинейная) описывает взаимосвязь между зависимой переменной Y и единственной независимой переменной Х. Коэффициент детерминации R 2 учитывает долю влияния независимой переменной Х на Y. Так, например, в лабораторной работе №6 была получена линейная модель зависимости цены (Y) от размера площади (Х), в которой коэффициент детерминации R 2=0,664. Это означает, что 66% колебаний цены зависит от размера площади, а остальные 34% приходится на долю неучтенных факторов. Множественная регрессия отражает взаимосвязь между зависимой переменной Y и несколькими независимыми переменными (факторами). Линейная модель множественной регрессии имеет следующий вид: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + …+ bkXk, где Y – зависимая, или объясняемая переменная; X 1, X 2, …, Xk –независимые, или объясняющие переменные; a – постоянный член, определяющий прогнозируемое значение Y, когда все Х -переменные равны нулю; b 1, b 2, …+, bk –коэффициенты регрессии. Коэффициент регрессии для каждой Х -переменной определяет влияние этой переменной на Y при условии, что все остальные Х -переменные остаются неизменными. Постоянный член и коэффициенты регрессии вычисляются методом наименьших квадратов, который минимизирует сумму квадратов остатков (отклонений наблюдаемых значений Y от прогнозируемых значений, вычисленных по найденному уравнению множественной регрессии). Коэффициент детерминации R 2 в случае множественной регрессии указывает, какой процент изменения Y объясняется всеми Х -переменными.
|